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Enregistrement W4395019663 · doi:10.7202/1109852ar

Physics and Metaphysics of Post-Truth (Or, Do Realia Deliver us from Artefacts of False Witness?)

2023· article· fr· W4395019663 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Scherzinger

Notice bibliographique

RevueIntermédialités Histoire et théorie des arts des lettres et des techniques · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueCognitive Science and Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphysicsWitnessRealiaParallelepipedEpistemologyPhilosophyLinguisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article outlines one of three systemic conditions underwriting misleading, deceptive, and false content in the socio-digital ecosystem today. Against philosophical realism, which attempts to offer a useful diagnostic bulwark against misinformation, the argument takes up both deliberate and nondeliberate misinformation—from intentional disinformation of all stripes (driven by State, corporate, and other actors), deep fakes, pseudo-science, lies and distorted information to fictions and deceptions unwittingly produced by computational features and functions of machine learning and artificial intelligence (AI), such as with automated prompt-and-response systems. The discussion of misinformation today must additionally reckon with the legal framework guiding online content (and its moderation) as it intersects with the economic incentive structures of contemporary platforms. The structure of the legal economy, in turn, shapes the algorithmic systems and interface designs that curate and generate content on digital platforms. It is the computational feature of the information ecosystem today that is the primary object of consideration in this article.With the increase in computing power in the early 2000s and the archiving of petabytes of digital data, computational approaches shifted from rule-governed, symbolic, and human readable systems to data mining, clustering, and statistical analysis. This statistical turn in the era of the early internet created the conditions for a correlational paradigm for the flow of information within networked communication. The information ecosystem today is ordered by technical tools for prediction and risk reduction—clustering algorithms, Markov chains, n-grams, neural network methods, large language models, and the like. The intersection of the correlational paradigm for computing with the telephonic legal construal of platforms, as well as the concomitant economic incentives, created the conditions for the undermining of documentality imagined by philosophical realism. Following a brief critique of the realist turn in philosophy, the article will explore the correlational paradigm as a technical diagnostic punctum central to the reign of “powers of the false” within the digitally-networked ecosystem today.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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